천리안(COMS, Communication, Ocean, and Meteorological Satellite) 위성은 한반도를 15분마다 촬영하지만, 관측 채널의 한계로 강우 추정 시 과소 추정하는 경향이 있어 풍수해 발생시 활용하기 어려웠다. 따라서 본 연구에서는 천리안 위성과 GPM(Global Precipitation Measurement) 위성자료를 함께 이용하여 한반도 풍수해 발생시 활용할 수 있는 위성기반 강우추정 기술을 개발하였다. 천리안 위성과 GPM 위성의 시간 공간 해상도를 일치시키고 GPM 위성의 IMERG 자료를 통해 강우추정 정확도를 향상시킨 결과, 종관기상 관측값(ASOS)간의 상관계수가 0.7 이상으로 나타나 기존 천리안 위성 자료만을 이용한 강우추정 기술보다 정확한 결과를 도출하였다. 향후 천리안 위성의 후속 위성인 천리안 2A호(GK-2A)를 활용할 경우 보다 정확한 기상정보가 제공될 예정이므로, 미계측 지역에 대한 재난관리 활용성이 확대될 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 잣나무인공림과 신갈나무천연림에 있어 직경, 수고 및 재적생장을 설명할 수 있는 비선형생장식(非線形生長式) 추정과 이들 식의 논리적 타당성을 검정하기 위한 것이다. 이를 위해 전국에 분포한 지위지수 14인 임분에서 조사한 자료를 가지고 수확표 조제시 사용하였던 곡선식(曲線式) $Y=at^be^{-c/t}$와 9가지 비선형생장식(非線形生長式)을 적용, 분석하였으며 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저 수확표에서 사용된 곡선식은 자료범위내에서는 잘 적합시키고 있지만, 범위 이상에서는 직선적인 증가를 보이고 또 점근선(漸近線)을 가지고 있지 않아 과대치를 줄 위험이 있다. 비선형식중 Logistic식과 Sloboda식은 어린 임분에 있어 과대추정치를 나타내고 있는데 이는 식의 구조상 원점을 지나지 않기 때문이다. 또 이들 식은 타 식에 비하여 조기에 점근선에 도달하는 것으로 나다났다. 그리고 Gompertz식과 Ueno-Ohzaki식도 원점을 지나지 않는 식의 구조를 가지고 있다. 또한 Hossfeld식은 전반적으로 자료범위 이상의 임령에서는 여타 비선형식보다 큰 추정치를 주는데 이는 도달할 수 있는 최대치를 나타내는 모수 a값의 추정치가 크기 때문이다. 따라서 이 식은 범위 이상의 추정시 과대치를 주기 쉽다. 반면 Bertalanffy식은 임분의 유령기(幼齡基)와 노령기(老齡期)에서는 과소치, 그리고 그 사이에서는 과대추정치를 주고 있어, 식의 적용이 부적당한데, 이는 이 식이 동물의 생장추정을 위하여 개발된 것이기 때문이다. Korf식은 잣나무임분 생장추정시 노령기에 있어 과대추정치를 주는 경향이 있으며, 이는 신갈나무의 직경생장 추정시 확연하게 나타나고 있다. Ueno-Ohzaki식은 식의 구조상 모수 b에 따라 자료범위 밖의 노령기에 있어 직선적 상승 또는 조기 점근에 도달하고 있어 과대 휴은 과소치를 주기 쉽다. 전반적으로 잣나무와 신갈나무임분의 생장추정식으로는 Gompertz식, Chapman-Richards식 및 Weibull식이 현 자료범위 뿐만 아니라 범위밖의 유령림이나 노령림에 있어서도 가장 바람직한 식이라고 판단된다. 그리고 임목의 생장이란 시간이 지남에 따라 sigmoid curve를 그러므로 추후 생장식 도출에 있어서는 기존의 직선 및 곡선식보다 비선형식에 의한 것이 타당할 것이며, 앞으로 비선형식의 모수 추정, 특히 최대값인 모수 a의 정확한 추정을 위해서는 노령림에 대한 자료의 보완이 요구된다.
본고(本稿)에서는 다양한 형태의 금융충격(金融衝擊)의 거시경제효과(巨視經濟效果)를 분석하기 위해, 모든 금융충격(金融衝擊)을 통화의 지불수단으로서의 이용률(利用率)을 급격하게 변화시킴으로써 화폐시장(貨幣市場)에 초과수요나 초과공급을 초래하는 현상으로 이해하고, 동 충격을 유통속도충격(流通速度衝擊)과 통화승수충격(通貨乘數衝擊)으로 분리하여 그 규모를 추정할 수 있도록 전자(前者)는 은행의 예금회전율(預金回轉率)과 현금통화보유성향(現金通貨保有性向)에 의해, 후자(後者)는 현금통화보유성향과 지급준비보유성향에 의해 설명하는 일반적인 모형을 개발했다. 동 모형을 아용하여 80년대 이후 우리나라의 금융충격사례(金融衝擊事例)에 대해 분석한 결과는 다음과 같다. 82년 거액어음사기사건과 7.3조치에 의한 실명제예고조치(實名制豫告措置)는 M2를 3% 이상 감소시키는 효과를 초래하였으나, 실제로는 통화당국의 대응으로 오히려 3.0% 수준의 M2가 초과공급된 반면, 1988년의 금융실명제(金融實名制) 실시예고와 민간(民間)에 의한 1993년 8월 12일의 금융실명제실시예견은 M2를 각각 3.9% 및 4.9% 감소시키는 효과를 초래하여 정부의 통화공급대응(通貨供給對應)에도 불구하고 결과적으로는 각각 0.8% 및 0.6% 수준의 M2 과소공급을 초래한 것으로 추정되었다. 93년 8월 12일의 금융실명제 전격실시는 개략적으로 7~8%의 M2 통화량감소효과를 초래한 것으로 추정되지만, 실제로는 통화당국(通貨當局)의 신축적 통화공급으로 0.3~0.6% 정도의 M2 초과공급이 이루어진 것으로 추정되었다. 한편 본고(本稿)에서는 이와 같이 추정된 사례별 금융충격의 거시경제효과(巨視經濟效果) 시뮬레이션 결과(結果)도 같이 보여주고 있다.
이 논문에서는 영산강 하구 방문객을 대상으로 하여 자연휴양지의 수요함수를 추정하여 방문 편익을 도출하기 위해 카운트 자료 모형(count data model)을 적용하였다. 여행지 방문객 자료의 속성을 고려할 때, 포와송 모형의 경우 평균과 분산이 동일하다는 제약적 가정에 의한 과도분산(overdispersion) 속성의 왜곡과 더불어 자료의 1에서 절단 속성을 고려하지 않는 경우의 왜곡이 문제가 된다. 실증 분석 결과에 따르면 방문객 자료의 속성은 반영하는 절단 음이항(truncated negative binomial) 모형이 고려한 모형 중에서 최적이고, 그 모형에 의해 도출된 영산강 하구 1회 방문 편익(즉, 소비자 잉여)는 전라권 거주자들의 경우 89,350원이며, 비전라권 거주자의 경우는 432,526원으로 전라권 거주자의 4.8배 수준이었다. 또한 과도분산의 속성을 반영하지 못하는 포와송 모형으로부터 추정된 영산강 하구의 방문 편익(소비자 잉여)은 과소평가되며, 절단의 속성을 고려하지 못하는 경우의 모형으로부터 추정된 영산강 하구의 방문 편익은 과대평가되는 경향도 확인할 수 있었다. 그러므로 단일 휴양지 방문객에 대한 자료로부터 여행수요 함수 및 방문 편익을 추정하기 위해서는 절단 음이항 회귀모형이 적용되어야 한다.
주식, 환율 등과 같은 금융자료의 수익률의 분포는 정규분포에 비해 꼬리가 두껍고, 좌우 비대칭성을 보인다. 조건부수익률이 정규분포를 따른다고 가정한 GARCH 모형을 이용하여 VaR을 추정하였을 때, 이러한 비정규성 때문에 적절한 추정이 이루어지지 않고, VaR을 초과하는 손실의 발생과정에 군집(clustering)현상이 발생하는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 조건부수익률의 분포로 unbounded Johnson 분포를 이용한 GARCH 모형을 이용하여 VaR을 추정한다. 또한, 조건부수익률이 각각 정규분포, Student-t 분포를 따르는 GARCH 모형의 경우와 비교하였다. 초과손실 발생과정 자료를 이용하여 실패율검정과 군집성검정을 통해 조건부수익률 분포로 unbounded-Johnson 분포를 사용하는 방법의 타당성을 살펴보았다. Unbounded Johnson 분포가 조건부수익률 분포로 주어지는 GARCH 모형의 경우는 과소, 과대추정을 하지 않고, 군집현상 또한 발생하지 않아 적절한 추정을 하고 있음을 확인하였다.
북한(北韓)의 GNP를 추정(推定)하는 데에 가장 큰 어려움은 첫째, 통계자료(統計資料)의 절대적(絶對的) 부족(不足), 둘째 GNP의 달러환산(換算)에 적합한 환율(換率)의 부재(不在)이다. 실물지표(實物指標)에 의한 GNP추정방법(推定方法)은 요구(要求)되는 통계(統計)의 양(量)이 많지 않으며, 또한 비교국가군(比較國家群)의 달러GNP와 실물지표(實物指標)들과의 관계를 추정(推定)하여 이를 북한의 실물지표(實物指標)에 적용함으로써 바로 달러GNP를 구할 수 있기 때문에 북한(北韓)GNP 추정(推定)에 특히 적합한 방법이라 하겠다. 실물지표접근법(實物指標接近法)으로 추정(推定)한 결과 1990년 북한(北韓)GNP는 273억(億)달러, 1인당GNP는 1,273달러로 나타났다. 기존의 다른 추정결과(推定結果)들과 비교해 보면 방법론상(方法論上)의 차이(差異)에도 불구하고 실물지표접근법(實物指標接近法), 통일원(統一院), 재정비율접근법(財政比率接近法)의 추정규모가 상당히 비슷한 수준이었으며, GNP추정결과가 시사(示唆)하는 무역규모(貿易規模)/GNP, 재정규모(財政規模)/GNP 비율(比率) 등도 타당(妥當)한 수준이었다. 한편 구소련(舊蘇聯)의 국제경제정치연구소(國際經濟政治硏究所)의 추정GNP는 북한발표(北韓發表) 재정규모(財政規模)보다 작은데다가 무역규모(貿易規模)/GNP 비율이 58%나 되어 GNP가 지나치게 과소평가(過小評價)된 것으로 보이며, 영국(英國)의 국제전략문제연구소(國際戰略問題硏究所)는 추정시(推定時) 과대평가(過大評價)된 공정환율(公定換率)을 사용하였고 추정결과(推定結果)가 시사(示唆)하는 무역규모(貿易規模)/GNP 비율이 7~10%에 불과하여 GNP가 과대평가(過大評價)된 것으로 보인다. 실물지표접근법(實物指標接近法)은 단순추정방법(單純推定方法)(Short-cut method)이 가지고 있는 한계에도 불구하고 북한의 통계사정(統計事情)이 크게 개선될 때까지는 북한(北韓)GNP를 추정(推定)하는 데 유용(有用)할 것으로 판단된다.
2007년 12월의 대통령선거 과정에서 행해진 수많은 전화 여론조사에서 이명박 후보가 일관되게 앞자리를 지켰다. 많은 수의 여론조사가 시행되는 경우 개별 여론조사의 표본추출오차는 상쇄되어 소멸한다. 그러나 일정한 편향은 많은 수의 조사가 실행된다 하더라도 잔존하므로 중요한 문제가 아닐 수 없다. 우리나라의 전화조사는 지역, 성과 연령대를 고려한 할당추출(quota sampling)을 사용하며 대부분 전화번호부를 표집 틀로 한다. 조사 거절률도 높은 편이다. 이에 따라 조사표본들이 할당변인 외의 인구사회적 속성에서 모집단을 잘 대표하지 못할 수 있다. 이 연구의 목적은 허명회 등 (2004)의 연구 방법른을 2007년에 수행된 대통령선거 여론조사 L8개 사례에 적용하여 다음 물음에 답하는 데 목적이 있다. - 물음 1. 각후보에 대한 선호도 또는 지지율에 체계적 편향이 있지 않았는가? - 물음 2. 편향이 있었다면, 그 원인이 어디에 있는가? 첫째 물음에 답하기 위하여 2007년 11월 이후 시행된 11개 사례 자료에 지역, 성과 연령대 외에 직업과 학력까지 고려한 반복비례가중법(rim weighting)을 적용해보았다. 그 결과, 이명박 후보의 지지율이 평균 1.4%P 과다 추정되었던 것으로 나타났다. 반면, 정동영 후보의 지지율은 평균 0.6%P 과소 추정되었고 이에 따라 두 후보간 지지율 차이가 2.0%P (= 1.4+0.6) 과다하게 추정되었던 것으로 보여진다. 둘째 물음에 답하기 위하여 위의 11개 사례 자료에서 이명박 후보 지지를 종속변수로 하는 로지스틱 회귀 분석을 하였다. 그 결과, 전화조사 표본에서의 저학력자 과소 및 가정주부의 과다가 이명박 편향의 원인이 되는 것으로 밝혀졌다.
이 연구는 확률적 모수를 고려한 음이항회귀분석을 이용하여 고속도로에서의 사고와 기하구조와의 관계를 파악하는데 목적이 있다. 고속도로에서의 기하구조는 모든 구간에 동일한 설계요소가 적용되기에는 현실적으로 불가능함에도 불구하고, 지금까지의 연구에서는 모형을 통해 도출되는 계수값이 구간에 설치된 기하구조의 특성에 관계없이 항상 고정된 값으로 추정되어왔다. 고정된 값을 이용한 일반적인 음이항모형은 시간적 변화 또는 각 대상구간이 가지고 있는 고유한 특성에 따른 변화를 통합하여 설명하지 못한다는 단점이 있으며, 이로 인해 추정된 계수의 표준오차가 과소추정되어 t-값이 부풀려지게 되며, 그 결과 모형의 설명력이 떨어지게 된다. 따라서, 이 연구에서는 워싱턴 주에 위치하고 있는 7개의 고속도로에서 발생한 9년동안의 사고자료 및 기하구조자료를 이용하여 구간별로 상이한 기하구조가 사고에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 총 16개의 기하구조 관련 변수가 모형 도출에 이용되었으며, 기존의 음이항모형과의 비교를 통해 이 연구에서 제시하는 모형이 교통사고와 기하구조와의 관계파악에 더욱 적합함을 보이고자 한다. 그리고, 각 변수의 한계효용 및 탄력성 분석을 통해 이질성을 가지는 기하구조가 사고에 미치는 영향을 제시하고자 한다. 이는 향후 기하구조 관련 정책수립에 도움이 될 것으로 판단된다.
2011-2015년까지 경남 하동군 악양 집수역의 해발고도 8~1,073m 범위에 설치된 10개 무인기상관측기에서 0600, 1500 기온 관측값을 수집하여 월별 표준편차를 계산하고, 소기후모형으로부터 예측된 기온의 표준편차 결과를 함께 비교하여 미관측 지점의 추정기술에 실효성이 있는지 평가하였다. 소기후모형에 따른 예측값은 월별 0600, 1500 기온의 표준편차를 각각 88%, 86% 정도 설명할 수 있었지만, 전반적으로 과소추정하는 경향이었다. 겨울철과 여름철에 나타나는 낮은 고도 대비 해발고도가 높아질수록 변이가 작아지거나 커지는 방향성에 있어서 관측값과는 반대양상으로 나타나 당초 기대와는 다른 결과를 보였다. 또 다른방법으로 월별 기온 표준편차와 지형간의 관계를 정량화하여 임의지역의 지형특성과 종관규모 수준의 기온자료 만으로 표준편차 분포를 예측할 수 있을지 회귀분석을 수행하였다. 회귀모형은 해발고도편차에 따라 보정된 월별 기온 외에, 경사도와 경사향 등 기본적인 지형인자와 온난대효과와 냉기집적효과, 개방도 등의 기온과 관련된 변수들을 고려하여 월별로 표준편차를 가장 잘 설명할 수 있는 변수를 1~3개까지 선발하여 만들어졌으며, 월별 결정계수는 0.46부터 0.98 범위로 나타났다. 회귀모델을 이용해 기온이 관측되지 않는 임의지역의 표준편차를 지형변수의 최소-최대값 유효범위 내에서 월별로 예측한다면 70% 수준의 추정능력으로 공간변이 분포도를 나타낼 수 있을 것으로 예상된다.
주택은 여러 가지 요인들의 집합체로 구성되기 때문에 헤도닉 기법을 이용하여 개개요인들의 주택에 내재된 가격을 현시화하고자 하는 연구가 많이 수행되었다. 그러나 이러한 요인들은 서로 상호작용할 수 있으며. 공간적으로 변화할 수 있다는 것을 설명하는데 한계를 가지고 있다. 본 연구는 서울시의 공동주택을 대상으로 주택가격에 영향을 미치는 결정요인들이 공간적으로 다양하게 변화함을 모델링하고자 하였다. 주택가격에 영향을 미치는 인자들간의 상호작용을 밝히기 위해 Casetti의 확장형 회귀분석방법을 사용하였다. 본 연구의 주요결과를 살펴보면 다음과 같다. 초기모델에서는 서울의 공동주택가격을 추정함에 있어 주택규모, 근린환경 특성. 그리고 강남의 재건축아파트 여부가 주요 요인으로 작용하였다. 그러나 이러한 특성들은 도심, 부도심, 강과의 인접성 여부라는 접근성변수에 따라 서로 다르게 상호작용하고 있었다. 주택의 규모가 작은 공동주택은 도심이나 부도심까지의 거리에 따른 주택가격의 변동이 거의 없었으나, 주택의 규모가 큰 공동주택은 부도심에 가깝고, 강에 인접할수록 주택가격은 크게 상승하였다. 반면 부도심에서 거리가 먼 지역에서는 자가주택과 아파트 비율의 변화에 따른 주택가격의 변동이 심하지 않았으나, 부도심에서 가까운 지역에서는 자가주택과 아파트의 비율이 높은 지역에 위치한 공동주택일수록 주택가격은 크게 상승하였다. 모델의 잔차분석에서는 강남, 이촌동, 목동등의 대형평수 아파트들이 과소추정되고 있음을 나타내어 하부주택시장별로 서로 다른 주택가격모형을 적용할 필요성이 있음을 시사하고 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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